ĐMKB’YE KOTE BĐLĐŞĐM SEKTÖRÜ
ĐMKB’YE KOTE BĐLĐŞĐM SEKTÖRÜ
ĐMKB’YE KOTE BĐLĐŞĐM SEKTÖRÜ
ĐMKB’YE KOTE BĐLĐŞĐM SEKTÖRÜ
ŞĐRKETLERĐNĐN FĐNANSAL
ŞĐRKETLERĐNĐN FĐNANSAL
ŞĐRKETLERĐNĐN FĐNANSAL
ŞĐRKETLERĐNĐN FĐNANSAL
PERFORMANSLARININ TOPSIS
PERFORMANSLARININ TOPSIS
PERFORMANSLARININ TOPSIS
PERFORMANSLARININ TOPSIS
YÖNTEMĐ ĐLE DEĞERLENDĐRĐLMESĐ
YÖNTEMĐ ĐLE DEĞERLENDĐRĐLMESĐ
YÖNTEMĐ ĐLE DEĞERLENDĐRĐLMESĐ
YÖNTEMĐ ĐLE DEĞERLENDĐRĐLMESĐ
Sibel YILMAZ TÜRKMEN Sibel YILMAZ TÜRKMEN Sibel YILMAZ TÜRKMEN
Sibel YILMAZ TÜRKMEN **** ---- Gülcan ÇAĞILGülcan ÇAĞILGülcan ÇAĞILGülcan ÇAĞIL ********
ÖZ ÖZ ÖZ ÖZ
Çalışmada Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası (ĐMKB)’nda ka-yıtlı olan ve Bilişim sektöründe faaliyet gösteren oniki firmanın mali tabloları kullanılarak, bu işletmelerin finansal performansları, Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri’nden biri olan TOPSIS yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışmada dört dönem için (2007-2010 yılları) hesaplanan sekiz finansal oran ile yöntem uygulanmış ve bulunan sonuçlara göre şirketlerin performans derecelendirmeleri yapılmıştır.
Anahtar kelimeler: Anahtar kelimeler: Anahtar kelimeler:
Anahtar kelimeler: Bilişim Sektörü, ĐMKB, Performans Analizi, TOPSIS.
ABSTRACT ABSTRACT ABSTRACT ABSTRACT
In the study, financial performances of twelve Information Technology companies registered on Istanbul Stock Exchange (ISE) have been analyzed, with TOPSIS method which one of the Multi Criteria Decision Making Techniques, using company financial statements. The method has been applied using eight financial ra-tios calculated for four periods (between 2007 and 2010) and
* Öğr.Grv. Dr., Marmara Üniversitesi Đktisadi ve Đdari Bilimler Fakültesi,
sibelyilmaz@marmara.edu.tr
** Yrd.Doç.Dr., Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü,
company performances are evaluated according to the results ob-tained.
Keywords: Keywords: Keywords:
Keywords: Sector of Information Technologies, ISE, Perform-ance Analysis, TOPSIS.
GĐRĐŞ GĐRĐŞ GĐRĐŞ GĐRĐŞ
Bilişim, insan bilgisinin teknik, ekonomik ve sosyal alanlardaki iletişimin, otomatik makinelerde akılcı olarak işlenmesini konu alan bilim olarak tanımlanabilir. Bilişim içinde, temel bilişim adı altında toplanan bilim dalları olarak, bilgi işleme sistemlerini kurmak için başvurulan donanım teknikleri, yazılım teknikleri ve çeşitli özgün problemlerin işlenmesindeki uygulamalar sayılabilir.1
Đnsanların ileti-şiminde önemli bir yere sahip olan bilişim teknolojisi başta bilgisa-yar olmak üzere iletişim araçlarına dayanır.
Diğer alanlarda olduğu gibi, bilişim sektöründe yer alan işlet-melerin geleceğe yönelik karar verişlet-melerinde, stratejik hedeflerini gerçekleştirmelerinde performans değerlendirmeye yönelik yapılan çalışmaların çok büyük bir önemi bulunmaktadır. Yöneticilerin fi-nansal anlamda karşılaşabilecekleri fifi-nansal riskleri mümkün oldu-ğunca azaltmak, gerek kredi veren kuruluşlar gerekse şirket ortakları için olumlu sonuçlar elde edebilmek son derece önemlidir.
Çalışmada Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası (ĐMKB)’na kayıtlı olup bilişim sektöründe faaliyet gösteren firmaların 2007-2010 yıl-larına ait mali tabloları yardımıyla finansal performansları analiz edilmiş; analiz yöntemi olarak çok kriterli karar verme yöntemlerin-den (ÇKKV) biri olan TOPSIS yöntemi kullanılmıştır.
Çalışmanın ilk kısmında bu alanda yapılan literatür inceleme-sine yer verilmiştir. Takibeden bölümde analiz yöntemi hakkında kısa bilgi aktarılarak, bilişim şirketlerinin oran analizi ile finansal göstergeleri belirlenmiş ve TOPSIS yöntemi ile sektörün finansal performansı değerlendirilmiştir.
1 Büyük Larousse (1986). Sözlük ve Ansiklopedisi, Đstanbul, Milliyet Gazetecilik Yayınları,
1. Literatür Đncelemesi 1. Literatür Đncelemesi 1. Literatür Đncelemesi 1. Literatür Đncelemesi
Temelleri Hwang ve Yoon (1981) tarafından atılan TOPSIS yöntemi, işletmeler açısından karar verme sürecine yardımcı olabile-cek etkili bir yöntemdir. Đşletmelerin performans değerlendirmelerin-de TOPSIS yöntemi kullanılarak yapılan birçok çalışma mevcuttur. Birkaç örnek ülke üzerinde (Đtalya, Yunanistan, Đspanya, Portekiz, Đrlanda ve Türkiye) krizin etkilerini belirlemeye (Mangır ve Erdoğan, 2011); konteynır nakliyeciliğindeki finansal performans değerlen-dirmesine (Wang ve Lee, 2010); sermaye piyasasında faaliyet gös-teren gayrimenkul yatırım şirketlerinin performans değerlemesine (Wang et al., 2010); Asya ülkelerinde doğrudan yabancı sermaye yatırımı yapılacak yer seçimine (Karimi et al., 2010); endüstriyel yatırım projelerinin riskini ortaya çıkarmaya (Taklif et al., 2011); bankacılık alanında finansal servis değerlendirmesine (Wu et al., 2008; Pal, 2009; Vibha, 2011); en iyi teknoloji kaynağının seçimi ve değerlendirilmesine (Taghavifard et al., 2011) vb. yönelik olarak yapılan çalışmalarda yöntem kullanılabilmektedir.
Ülkemizde yapılan çalışmalara bakıldığında, Yurdakul ve Đç (2003), 1998-2001 yılları arasında ĐMKB’de faaliyet gösteren beş büyük ölçekli otomotiv firmasının performans değerlemesini yapmak üzere TOPSIS yöntemini kullanmış; yedi adet finansal oran kullanı-larak yapılan çalışma sonuçlarıyla, ĐMKB hisse senedi değerlerinin sıralaması birbiriyle tutarlı çıkmıştır. Bülbül ve Köse (2009), ĐMKB’ye hisse senetleri kote olmuş gıda sektörü şirketleri üzerine yaptıkları çalışmasında, 2005-2008 yılları arasındaki mali tablolardan yarar-lanılarak hesaplanmış sekiz oran üzerinden TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerini uygulamış; her iki yönteme göre bulunan sonuçlar bir-birini doğrular nitelikte bulunmuştur. Özer vd., (2010), tarafından gıda sektörü üzerine 2007 ve 2008 yılları için yapılan başka bir çalışmada Veri Zarflama Analizi (VZA), Kümeleme ve TOPSIS ana-lizleri uygulanmış; kümeleme analizinden elde edilen bulguların sözkonusu diğer analizlerle uyumlu olmadığı tespit edilmiştir.
Dumanoğlu (2010), çimento sektöründe yer alan onbeş işlet-me için 2004-2009 yıllarını kapsayan 6 yıllık analiz döneminde sekiz mali oran kullanarak TOPSIS analizi uygulamış; elde edilen
sonuçlar arasında karşılaştırma yapmıştır. Dumanoğlu ve Ergül (2010), ĐMKB’de 2006-2009 yıllarında işlem gören onbir teknoloji şirketinin mali performansını TOPSIS yöntemi ile analiz etmiş ve şir-ketler başarı durumlarına göre karşılaştırılmışlardır. Ergül ve Akel (2010), Finansal Kiralama Sektörü üzerine yaptıkları çalışmalarında, 2005-2008 olmak üzere toplam dört dönem için altı adet şirkete, sekiz mali oran kullanılarak analiz uygulamış ve sonuçları kriz dö-nemlerine paralel olarak değerlendirmişlerdir. Demireli (2010) tara-fından, yurt çapında faaliyet gösteren üç kamu bankası finansal performansları 2001-2007 yılları arasında on adet oran kullanıla-rak, TOPSIS yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır. Özden (2011) tarafından yapılan çalışmada, Avrupa Birliği’ne üye ve aday ülkele-rin ekonomik gelişmişlikleülkele-rine göre sıralanması için Maastricht Kri-terleri de dikkate alınarak 2009 yılı ekonomik göstergeleri veri ola-rak kullanılmış, AB’ye üye ve aday ülkeler, ilgili kriterler doğrultu-sunda sıralanmış ve Türkiye’nin bu sıralama içerisindeki yeri belir-lenmiştir. Akyüz vd., (2011), ĐMKB’de işlem görmekte olup seramik sektöründe faaliyette bulunan bir şirketin 1999-2008 yıllarındaki finansal performansını ondokuz finansal oran yardımı ile değerlen-dirilmişlerdir.
Çonkar vd., (2011) tarafından yapılan çalışmada, ĐMKB’de iş-lem görmekte olan Kurumsal Yönetim Endeksi’nde yer alan (Gözaltı Pazarı hariç) 2007 yılında yedi ve 2008 yılında on halka açık büyük ölçekli firmanın verileri üzerinde uygulanan TOPSIS yöntemi ile iş-letmelerin finansal performansları ölçülerek, kurumsal yönetim de-recelendirme notları ile analiz edilmiştir. Eleren ve Soba (2009) ise, Uşak ili deri sektörü içinde yer alan 72 firma üzerine performans değerlendirmesine yönelik anket uygulamış ve elde edilen veriler ile analiz yöntemi gerçekleştirmişlerdir. Özgüven (2011), tarafından perakendecilik sektöründe mağaza sayısı, çalışan sayısı, gider ve net kar rakamları ile ilgili belli oranlar alınmış ve bunlar üzerinden kriz öncesi ve kriz dönemi için performans değerlendirmesi yapılmıştır. Alptekin (2009), emeklilik yatırım fonlarının 2007 ve 2008 dönem-lerindeki performansını TOPSIS metoduyla değerlendirmişlerdir. Kaya ve Gülhan (2010), metal eşya ve makine sektöründe faaliyet gösteren yirmibeş işletme üzerinde yapılan analizde, işletmelerin
finansal kriz başlangıcından önceki ve sonraki üçer aylık iki döne-mine ait on adet oran kullanılarak, sektör içerisindeki etkinlik ve performansları ölçülmüştür.
2. Araştırmada Kullanılan Yöntem 2. Araştırmada Kullanılan Yöntem 2. Araştırmada Kullanılan Yöntem 2. Araştırmada Kullanılan Yöntem
Araştırmada ĐMKB’ye kote bilişim sektörüne ait 12 firmanın fi-nansal performansının ölçülmesi ve değerlendirilmesi için çok kriterli karar verme yöntemlerinden TOPSIS yöntemi kullanılmıştır.
2.1. Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı 2.1. Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı 2.1. Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı 2.1. Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı
ÇKKV yöntemleri bir analitik yöntemler topluluğu olup, karar verme sürecine destek olmakta ve genellikle çelişen kriterlere göre farklı özelliklere sahip alternatifler kümesinden bir ya da daha fazla alternatifin seçimi veya bu alternatiflerin sıralanmasında kullanıl-maktadır. ÇKKV yöntemlerinde karar vericiler farklı özelliklere sahip olan alternatifleri birçok kritere göre değerlendirerek sıralamaktadır-lar. Alternatiflerin değerlendirilmesinde kriterlerin önem düzeyleri karar vericiler veya uzmanlarca subjektif olarak belirlenmektedir. Değerlendirme sonucunda alternatiflerin kriterlere ilişkin performans değerleri kriter ağırlıkları ile çarpılarak alternatiflere ilişkin skorlar elde edilmektedir.2
ÇKKV yöntemleri (Electre, TOPSIS, Vikor vd.) günümüzde kişi-sel kararlardan işletmelerin verdikleri stratejik ve kritik kararlara ka-dar birçok alanda uygulanmaktadır. Akademik yazında da çok farklı sektörlerde faaliyette bulunan firmaların performanslarının ölçülme-sinde bu yöntemler sıklıkla tercih edilmektedir.
2.2. TOPSIS Yöntemi 2.2. TOPSIS Yöntemi 2.2. TOPSIS Yöntemi 2.2. TOPSIS Yöntemi
Hwang ve Yoon (1981) pozitif ideal çözümden (PIS) en kısa mesafe ve negatif ideal çözümden (NIS) en uzak mesafe alternatifle-rinin seçilmesi düşüncesinden yola çıkarak TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemini geliştir-mişlerdir. Yöntem Zeleny (1982) ve Hall (1989) tarafından uygu-lanmış, Yoon (1987) ve Hwang, Lai ve Liu (1994) tarafından
2 Ünal H. Özden (2009). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları Çok Kriterli Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları Çok Kriterli Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları Çok Kriterli Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları Çok Kriterli
Karar Verme Yöntemleri Đle Analiz Karar Verme Yöntemleri Đle Analiz Karar Verme Yöntemleri Đle Analiz
rilmiştir.3
TOPSIS yönteminde PIS, faydanın en yüksek, maliyetin en düşük olduğu çözüm noktası iken NIS ise faydanın en düşük, mali-yetin en yüksek olduğu çözüm noktasını ifade etmektedir. TOPSIS yaklaşımının temelinde en çok tercih edilen alternatifin sadece pozi-tif ideal çözüme en yakın mesafede olan değil, aynı zamanda nega-tif ideal çözüme en uzak mesafede olan alternanega-tif olduğu düşüncesi yatmaktadır. Yöntemde kullanılan tek öznel değişken faktör ağırlık-larıdır.4
TOPSIS aşağıda yer alan uygulama aşamalarından oluşmak-tadır:5
Adım 1: Karar Matrisi Oluş Adım 1: Karar Matrisi Oluş Adım 1: Karar Matrisi Oluş
Adım 1: Karar Matrisi Oluşturularak Normalize Edilmiş Değeturularak Normalize Edilmiş Değeturularak Normalize Edilmiş Değeturularak Normalize Edilmiş Değer-r-r- r-lerin Hesaplanması
lerin Hesaplanmasılerin Hesaplanması lerin Hesaplanması
Birinci adımda karar verici tarafından A başlangıç matrisi oluş-turulur. Bu matrisin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen karar noktaları, sütunlarında ise karar vermede kullanılacak değerlendir-me faktörleri yer almaktadır.
= mn m m n n ij a a a a a a a a a A L M O M M L L 2 1 2 22 21 1 12 11 ij A
matrisinde m karar noktası sayısını, n değerlendirme faktö-rü sayısını temsil etmektedir. A matrisinden yararlanılarak ve
3 Özden, 2009, a.g.e., s.76.
4 Sezayi Dumanoğlu ve Nuray Ergül, (2010). “ĐMKB’de Đşlem Gören Teknoloji
Şirketleri-nin Mali Performans Ölçümü”, Muhasebe ve Finansman DergisiMuhasebe ve Finansman DergisiMuhasebe ve Finansman DergisiMuhasebe ve Finansman Dergisi, 48, s.102.
5 Serpil Bülbül ve Ali Köse (2009). “Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının Çok
Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, 10. Ekonometri ve Đstatistik 10. Ekonometri ve Đstatistik 10. Ekonometri ve Đstatistik 10. Ekonometri ve Đstatistik Sempozyumu
Sempozyumu Sempozyumu
Sempozyumu, Atatürk Üniversitesi, Erzurum, ss.11-13; Ali Köse ve Serpil Bülbül (2009). 2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performans Analizi, UluslararUluslararUluslararUluslararaaaası Finans Semposı Finans Semposı Finans Semposı Finans Sempozyumu 2009zyumu 2009zyumu 2009, 267-268; Özden, 2009, a.g.e., zyumu 2009 ss.78-80; Dumanoğlu ve Ergül, a.g.e., 105-108; Erhan Demireli (2010). “TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama”, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi
Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5:1, ss.104-108;
da yer alan Formül kullanılarak normalize edilmiş değerler hesap-lanmaktadır.
∑
= = m i ij ij ij a a r 1 2 i=1,....,m j=1,....,n (1) = mn m m n n ij r r r r r r r r r R L M O M M L L 2 1 2 22 21 1 12 11 Adım 2: Adım 2: Adım 2:Adım 2: Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisinin Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisinin Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisinin Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisinin Hesaplanması
Hesaplanması Hesaplanması Hesaplanması
Öncelikle değerlendirme faktörlerine ilişkin ağırlık dereceleri (Wj) belirlenmekte daha sonra bir önceki aşamada hesaplanan normalize edilmiş değerler, Wj değerleri ile çarpılarak ağırlıklandırılmış normalize edilmiş değerler bulunmaktadır.
ij j ij
V =W r , i=1, 2,....,m j 1, 2,...., n= (2) Burada Wj, j’inci kriterin ağırlığıdır.
Adım 3: Adım 3: Adım 3:
Adım 3: PozitifPozitifPozitif----Đdeal Çözümün ve NegatiPozitif Đdeal Çözümün ve NegatiĐdeal Çözümün ve NegatiĐdeal Çözümün ve Negatiffff----Đdeal Çözümün BĐdeal Çözümün BĐdeal Çözümün Be-Đdeal Çözümün Be-e- e-lirlenmesi
lirlenmesilirlenmesi lirlenmesi
Ağırlıklı normal değerlere göre pozitif-ideal çözüm (A+) ve negatif-ideal çözüm (A−) değerleri bulunur. A+ ve A− ağırlıklandırılmış normalize edilmiş değerler cinsinden tanımlanır.
{
+ + + +}
+ = n j V V V V A 1 , 2 ,..., ,..., (3){
− − − −}
− = n j V V V V A 1 , 2 ,..., ,..., (4) Formüllerde j1 fayda (maksimizasyon), J2ise kayıp (minimizasyon) değerini göstermektedir. Hem ideal hem de negatif ideal çözüm seti, değerlendirme faktörü sayısından yani m elemandan oluşmaktadır. Ulaşılabilir bütün en iyi ölçüt değerlerinin bileşimi pozitif-ideal çözüm, ulaşılabilir bütün en kötü ölçüt değerlerinin bileşimi ise negatif-ideal çözümdür. Burada, VJ+
, bütün mümkün alternatifler ara-sında j’inci değer için en iyi değer, VJ
− ise bütün alternatifler arasında j’inci ölçüt için en kötü değeri ifade etmektedir.
Adım 4: Alternatifler Arasındaki Ayırım Ölçülerinin Hesa Adım 4: Alternatifler Arasındaki Ayırım Ölçülerinin Hesa Adım 4: Alternatifler Arasındaki Ayırım Ölçülerinin Hesa
Adım 4: Alternatifler Arasındaki Ayırım Ölçülerinin Hesapppplanmasılanmasılanmasılanması TOPSIS yönteminde her bir karar noktasına ilişkin değerlen-dirme faktör değerinin ideal ve negatif ideal çözüm setinden sap-malarının bulunabilmesi için n boyutlu Euclidian Uzaklık Yaklaşımı kullanılmaktadır. Her alternatifin pozitif-ideal çözümden olan mesa-fesi (
+
i
S ) ve negatif-ideal çözümden olan mesafesi (S ) aşağıdaki i−
Formüller yardımıyla hesaplanmaktadır.
∑
= + + = n − j j ij i V V S 1 2 ) ( , i =1,2,....,m (5)∑
= − − = n − j j ij i V V S 1 2 ) ( , i =1,2,....,m (6) Burada hesaplanacak + iS ve S sayısının karar noktası sayısı i−
kadar olması gerekmektedir.
Adım 5: Đdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması Adım 5: Đdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması Adım 5: Đdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması Adım 5: Đdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması Her bir karar noktasının ideal çözüme göreli yakınlığı
+
i
C yani Pozitif-ideal çözüme olan benzerliklerin hesaplanmasında ideal ve negatif ideal ayırım ölçülerinden yararlanılmaktadır. Hesaplamada aşağıdaki Formül kullanılmaktadır.
+ − − + + = i i i i S S S C m i=1,2,...., (7) + i
C değeri 0≤Ci+ ≤1 aralığında değer alır. Ai = A+ olduğu
zaman =1
+
i
C
olur ve ilgili karar noktasının ideal çözüme,
− = A Ai olduğu zaman =0 + i C
dır ve ilgili karar noktasının negatif ideal çözüme mutlak yakınlığını göstermektedir.
Adım 6: Adım 6: Adım 6:
Adım 6: Her Bir AlternatifHer Bir AlternatifHer Bir AlternatifHer Bir Alternatifin Göreceli Sıralamasının ve Puanin Göreceli Sıralamasının ve Puanin Göreceli Sıralamasının ve Puanin Göreceli Sıralamasının ve Puanı-ı-ı- ı-nın Bulunması nın Bulunması nın Bulunması nın Bulunması Alternatifler + i
C ye göre azalan sırada sıraya dizilerek tercih sı-rası belirlenir. Maksimum
+
i
C ye sahip, diğer bir deyişle ideale en benzer alternatif seçilir.
3. Ara 3. Ara 3. Ara
3. Araştırmada Kullanılan Veriler ve Metodolojiştırmada Kullanılan Veriler ve Metodolojiştırmada Kullanılan Veriler ve Metodolojiştırmada Kullanılan Veriler ve Metodoloji
Çalışmada ĐMKB’na kayıtlı bilişim sektöründe faaliyet gösteren firmaların 2007-2010 yıllarına ait mali tabloları yardımıyla finansal performansları analiz edilmiş ve analiz yöntemi olarak TOPSIS yön-temi kullanılmıştır.
Bir işletmenin varlığını devam ettirebilmesi ve sürdürülebilir büyüme sağlaması için piyasada rekabet gücünün ve değişimlere uyum yeteneğinin yüksek olması gerekmektedir. Đşletmenin
sürdürü-lebilir büyümesinin iyi analiz edilebilmesi için finansal performansı-nın ölçülmesi ve değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır.
3.1. Araştırmada Kullanılan Veriler 3.1. Araştırmada Kullanılan Veriler 3.1. Araştırmada Kullanılan Veriler 3.1. Araştırmada Kullanılan Veriler
Çalışma kapsamında incelenen bilişim sektöründe yer alan 12 şirket Tablo 1’de yer almaktadır.
Tablo 1. Çalışmada Yer Alan ĐMKB’ye Kayıtlı Bilişim Şirke Tablo 1. Çalışmada Yer Alan ĐMKB’ye Kayıtlı Bilişim ŞirkeTablo 1. Çalışmada Yer Alan ĐMKB’ye Kayıtlı Bilişim Şirke Tablo 1. Çalışmada Yer Alan ĐMKB’ye Kayıtlı Bilişim Şirketleritleritleritleri
NO KOD ŞĐRKET ĐSMĐ
1 ALCATEL ALCATEL LUCENT TELETAS TELEKOMUNIKASYON A.Ş.
2 ANEL ANEL TELEKOMÜNĐKASYON ELEKTRONĐK SĐSTEMLERĐ SANAYĐ VE TĐCARET A.Ş.
3 ARENA ARENA BĐLGĐSAYAR SANAYĐ VE TĐCARET A.Ş.
4 ARMADA ARMADA BĐLGĐSAYAR SĐSTEMLERĐ SANAYĐ VE TĐCARET A.Ş. 5 DATAGATE DATAGATE BĐLGĐSAYAR MALZEMELERĐ TĐCARET A.Ş. 6 ESCOM ESCORT COMPUTER ELEKTRONĐK SANAYĐ VE TĐCARET A.Ş. 7 INDES ĐNDEKS BĐLGĐSAYAR SĐSTEMLERĐ MÜHENDĐSLĐK SANAYĐ VE
TĐCARET A.Ş.
8 KAREL KAREL ELEKTRONĐK SANAYĐ VE TĐCARET A.Ş.
9 LINK LĐNK BĐLGĐSAYAR SĐSTEMLERĐ YAZILIMI VE DONANIMI SANAYĐ VE TĐCARET A.Ş.
10 LOGO LOGO YAZILIM SANAYĐ VE TĐCARET A.Ş.
11 NETAŞ NORTEL NETWORKS NETAŞ TELEKOMUNĐKASYON A.Ş. 12 PKART PLASTĐKKART AKILLI KART ĐLETĐŞĐM SĐSTEMLERĐ SANAYĐ VE
TĐCARET A.Ş.
Đşletmelerde finansal performansın ölçülmesinde işletmenin li-kidite, karlılık, borçlanma gibi yapıları hakkında bilgi veren ve fi-nansal tablo kalemleri arasında göreli ilişki kurarak değerlendirme yapılmasını sağlayan finansal oranlardan yararlanılmaktadır. Finan-sal oran analizinde farklı endüstrilerdeki farklı ölçekteki işletmeler için doğru oran seçimi analizin güvenilirliliği için çok önemlidir.
Tablo 1. Çalışmada Kullanılan Finansal Oranlar Tablo 1. Çalışmada Kullanılan Finansal Oranlar Tablo 1. Çalışmada Kullanılan Finansal Oranlar Tablo 1. Çalışmada Kullanılan Finansal Oranlar
NO KOD ORANLAR
1 CO Cari Oran 2 LO Likidite Oranı 3 ADH Alacak Devir Hızı 4 TVDH Toplam Varlık Devir Hızı 5 KO Kaldıraç Oranı
6 NKM Net Kar Marjı 7 ÖK Özsermaye Karlılığı 8 TVK Toplam Varlık Karlılığı
Çalışmada finansal performansın ölçülmesinde kullanılan fi-nansal oranlar Tablo 2’de yer almaktadır. Performans analizinde kullanılan sekiz finansal oran temelde aşağıdaki şekilde gruplan-maktadır;6
Likidite Oranları: Likidite Oranları: Likidite Oranları:
Likidite Oranları: Bir işletmenin kısa vadeli borç ödeme gücü-nü ölçmek ve çalışma sermayesinin yeterli olup olmadığını belirle-yebilmek için kullanılan oranlardır.
Cari Oran: Dönen varlıkların kısa süreli borçlara bölünmesiyle elde edilmektedir. Đşletmenin kısa vadeli borçlarını ödeyebilme ka-pasitesini, net işletme sermayesinin yeterliliğini belirleyebilmek için kullanılan cari oran finansal performans analizlerinde en yaygın kullanılan oranlardan biridir.
Likidite Oranı (Asit Test Oranı): Dönen varlıklardan stokların çıkarılmasıyla elde edilen değerin kısa süreli borçlara bölünmesiyle bulunur. Cari orana göre daha hassas bir ölçüm sağlamaktadır.
Faaliyet Oranları: Đ Faaliyet Oranları: Đ Faaliyet Oranları: Đ
Faaliyet Oranları: Đşletme faaliyetlerinin ne ölçüde verimli ve etkin kullanıldığını gösteren oranlardır.
Alacak Devir Hızı: Kredili satışların ticari alacaklara bölünmesi ile hesaplanan alacak devir hızı, alacakların tahsil kabiliyetini ve likiditesini gösteren bir ölçüdür.
6 Niyazi Berk, (2010). Finansal YönetimFinansal YönetimFinansal Yönetim, Türkmen Kitabevi, 10. Baskı, Đstanbul, ss. 479-Finansal Yönetim
481; Cudi Tuncer Gürsoy, (2007). Finansal Yönetim ĐlkeleriFinansal Yönetim ĐlkeleriFinansal Yönetim ĐlkeleriFinansal Yönetim Đlkeleri, Doğuş Üniversitesi Yayın-ları, No:1, ss. 103-112.
Toplam Varlık Devir Hızı: Net satış tutarının aktif toplamına bölünmesiyle hesaplanan toplam varlık devir hızı, bir işletmede ser-maye veya emek yoğun teknoloji kullanımının bir göstergesidir.
Mali Yapı Oranları: Mali Yapı Oranları: Mali Yapı Oranları:
Mali Yapı Oranları: Firmanın dış kaynakları ile özkaynaklarına ilişkin bilgi veren oranlardır.
Kaldıraç Oranı (Borçlar/Toplam Aktifler Oranı): Đşletme aktifle-rinin yüzde kaçının borçlarla finanse edileceğini göstermektedir. Đşletmenin riski ve kredi değerliliği hakkında da bilgi vermektedir.
Karlılık Oranları Karlılık Oranları Karlılık Oranları Karlılık Oranları
Net Kâr Marjı (Net Kâr/Net Satışlar Oranı): Đşletme satışlarının vergi sonrası kârlılığını göstermektedir. Firmanın fiyatlama, maliyet yapısı ve üretim etkinliği hakkında bilgi verdiğinden faaliyet perfor-mansının ölçülmesinde önemli bir göstergedir.
Özsermaye Kârlılık Oranı (Net Kâr/Özsermaye Oranı, ROE): Firma sahipleri ya da ortaklarının koydukları sermayenin bir birimine isabet eden kar oranını göstermektedir.
Aktif Karlılık Oranı (Net Kâr/Aktif Toplamı, ROA): Birim varlık başına işletmenin ne kadar kar elde ettiğini ve işletme varlıklarının ne ölçüde verimli kullanıldığını göstermektedir. Aynı sektörde faali-yet gösteren farklı büyüklükteki işletmelerin kârlılık yönünden karşı-laştırılmasına imkân vermektedir.
3.2. TOPSIS Yönteminin Uygulanması 3.2. TOPSIS Yönteminin Uygulanması 3.2. TOPSIS Yönteminin Uygulanması 3.2. TOPSIS Yönteminin Uygulanması
Çalışmada 12 karar noktası (şirketler) ve 8 değerlendirme fak-törü (finansal oranlar) kullanılmaktadır. Örnek olarak 2010 yılı alınmıştır. TOPSIS yöntemi uygulamasında ilk aşamada (12x8) bo-yutlu Formül 1’e göre hesaplanan Standart Karar Matrisi oluşturul-muştur (Tablo 3).
Tablo 3. Standart Karar Matrisi (2010) Tablo 3. Standart Karar Matrisi (2010) Tablo 3. Standart Karar Matrisi (2010) Tablo 3. Standart Karar Matrisi (2010)
KRĐTERLER CO LO ADH TVDH KO NKM ÖK TVK ALCATEL 1,321 1,134 2,081 1,262 0,741 0,002 0,008 0,002 ANEL 1,015 0,915 2,214 0,478 0,829 -0,122 -0,341 -0,058 ARENA 1,497 0,886 8,255 3,625 0,648 0,020 0,209 0,074 ARMADA 1,295 0,985 4,903 2,327 0,763 0,019 0,188 0,045 DATAGATE 1,388 1,023 7,244 3,741 0,717 0,006 0,074 0,021 ESCOM 0,858 0,666 3,435 0,692 0,741 0,015 0,039 0,010 INDES 1,240 0,928 4,510 2,282 0,776 0,012 0,118 0,026 KAREL 2,429 1,634 2,750 0,527 0,563 0,142 0,171 0,075 LINK 2,151 2,132 3,198 0,507 0,140 -0,130 -0,076 -0,066 LOGO 2,536 2,505 3,270 0,557 0,159 -0,020 -0,013 -0,011 NETAŞ 2,443 2,248 2,622 0,669 0,272 0,085 0,078 0,057 PKART 8,897 5,711 7,169 1,297 0,155 0,006 0,010 0,075 Adım 1: Adım 1: Adım 1:
Adım 1: Aşağıdaki Formülasyona göre hesaplanan rij
değer-leri ile oluşturulan normalize edilmiş karar matrisi Tablo 4’te göste-rilmektedir.
Örnek r11 değeri hesaplaması;
124 . 0 897 . 8 443 . 2 ... 015 . 1 321 . 1 321 . 1 2 11 = + + + + = r
Tablo 4. Normalize Edilmiş Karar Matr Tablo 4. Normalize Edilmiş Karar MatrTablo 4. Normalize Edilmiş Karar Matr
Tablo 4. Normalize Edilmiş Karar Matrisi (2010)isi (2010)isi (2010) isi (2010)
KRĐTERLER CO LO ADH TVDH KO NKM ÖK TVK ALCATEL 0,124 0,150 0,126 0,192 0,355 0,007 0,016 0,012 ANEL 0,095 0,121 0,134 0,073 0,397 -0,496 -0,672 -0,332 ARENA 0,141 0,117 0,500 0,553 0,310 0,082 0,412 0,418 ARMADA 0,122 0,130 0,297 0,355 0,365 0,078 0,371 0,254 DATAGATE 0,131 0,135 0,439 0,570 0,343 0,023 0,146 0,119 ESCOM 0,081 0,088 0,208 0,106 0,355 0,059 0,076 0,057 INDES 0,117 0,122 0,273 0,348 0,372 0,047 0,232 0,150 KAREL 0,229 0,216 0,167 0,080 0,269 0,577 0,337 0,426 LINK 0,202 0,281 0,194 0,077 0,067 -0,526 -0,150 -0,373 LOGO 0,239 0,331 0,198 0,085 0,076 -0,082 -0,026 -0,064 NETAŞ 0,230 0,297 0,159 0,102 0,130 0,344 0,153 0,322 PKART 0,837 0,754 0,434 0,198 0,074 0,025 0,019 0,427
Adım 2 ve Adım 3: Adım 2 ve Adım 3: Adım 2 ve Adım 3: Adım 2 ve Adım 3:
Aşağıdaki tabloda herbir finansal oranın bilişim sektöründeki önem derecesine göre oluşturulmuş ağırlıkları yer almaktadır.
Tablo 5. Tablo 5.Tablo 5.
Tablo 5. Kriterlerin Ağırlık DeğerleriKriterlerin Ağırlık DeğerleriKriterlerin Ağırlık DeğerleriKriterlerin Ağırlık Değerleri
KOD KRĐTERLER AĞIRLIK VEKTÖRÜ
W1 Cari Oran 0,14 W2 Likidite Oranı 0,12 W3 Alacak Devir Hızı 0,13 W4 Toplam Varlık Devir Hızı 0,10 W5 Kaldıraç Oranı 0,15 W6 Net Kar Marjı 0,10 W7 Özsermaye Karlılığı 0,12 W8 Toplam Varlık Karlılığı 0,14
Tablo 6’da yer alan ağırlıklandırılmış normalize edilmiş karar matrisi, Tablo 4’te yer alan matrisin sütunlarındaki değerler ile ilgili değerlendirme faktörü ağırlık değerlerinin çarpımından elde edil-miştir.
Tablo 6. Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisi ve Tablo 6. Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisi ve Tablo 6. Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisi ve
Tablo 6. Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisi ve +
A ve ve ve ve A Çözümler (2010)− Çözümler (2010) Çözümler (2010) Çözümler (2010)
KRĐTERLER CO LO NO MY FO KR1 KR2 KR3 ALCATEL 0,0174 0,0180 0,0164 0,0192 0,0532 0,0007 0,0020 0,0017 ANEL 0,0134 0,0145 0,0174 0,0073 0,0595 -0,0496 -0,0806 -0,0465 ARENA 0,0197 0,0140 0,0650 0,0553 0,0465 0,0082 0,0494 0,0586 ARMADA 0,0171 0,0156 0,0386 0,0355 0,0548 0,0078 0,0445 0,0355 DATAGATE 0,0183 0,0162 0,0570 0,0570 0,0515 0,0023 0,0175 0,0167 ESCOM 0,0113 0,0106 0,0270 0,0106 0,0532 0,0059 0,0092 0,0080 INDES 0,0163 0,0147 0,0355 0,0348 0,0557 0,0047 0,0278 0,0210 KAREL 0,0320 0,0259 0,0216 0,0080 0,0404 0,0577 0,0405 0,0596 LINK 0,0283 0,0338 0,0252 0,0077 0,0100 -0,0526 -0,0180 -0,0522 LOGO 0,0334 0,0397 0,0257 0,0085 0,0114 -0,0082 -0,0032 -0,0090 NETAŞ 0,0322 0,0356 0,0206 0,0102 0,0195 0,0344 0,0184 0,0451 PKART 0,1172 0,0905 0,0564 0,0198 0,0112 0,0025 0,0023 0,0598 + A 0,1172 0,0905 0,0650 0,0570 0,0595 0,0577 0,0494 0,0598 − A 0,0113 0,0106 0,0164 0,0073 0,0100 -0,0526 -0,0806 -0,0522
Tablo da ayrıca ideal (A ) ve negatif ideal (+ A ) çözüm setleri − yer almaktadır. A seti için tabloda matrisin herbir sütunundaki en +
büyük değer, A seti için matrisin herbir sütunundaki en küçük de-− ğer seçilmiştir.
Adım 4 Adım 4 Adım 4
Adım 4 –––– Adım 5: Adım 5: Adım 5: Adım 5:
Adım 4’te Formül 5 ve 6 yardımıyla her bir karar noktasının pozitif-ideal çözümden olan mesafesi (
+
i
S ) ve negatif-ideal çözüm-den olan mesafesi (
−
i
S ) hesaplanmıştır.
Adım 5’de ise Formül 7 kullanılarak on iki şirket için ideal çö-züme göreli yakınlık değerleri hesaplanmıştır.
(
0.1671 0.1211)
0.420 1211 . 0 1 = + = + C Adım 6: Adım 6: Adım 6: Adım 6:En son adımda elde edilen +
i
C değerleri, büyüklük sırasına göre dizilerek karar noktalarının önem sıraları yani performans sıra-laması Tablo 6’da elde edilmiştir.
Tablo 6. Tablo 6. Tablo 6.
Tablo 6. Bilişim Şirketlerinin Puanları ve SıralamalarıBilişim Şirketlerinin Puanları ve SıralamalarıBilişim Şirketlerinin Puanları ve Sıralamaları Bilişim Şirketlerinin Puanları ve Sıralamaları
2007 2008 2009 2010 PUAN SIRA NO PUAN SIRA NO PUAN SIRA NO PUAN SIRA NO ALCATEL 0,465 10 0,505 4 0,512 5 0,420 9 ANEL 0,508 7 0,476 5 0,321 10 0,169 12 ARENA 0,566 3 0,439 7 0,592 2 0,596 3 ARMADA 0,531 5 0,278 10 0,472 8 0,552 5 DATAGATE 0,506 8 0,411 9 0,559 3 0,511 7 ESCOM 0,448 11 0,072 12 0,422 9 0,438 8 INDES 0,518 6 0,417 8 0,499 7 0,509 6 KAREL 0,539 4 0,573 2 0,549 4 0,614 2 LINK 0,111 12 0,528 3 0,197 11 0,243 11 LOGO 0,608 2 0,178 11 0,122 12 0,390 10 NETAŞ 0,487 9 0,450 6 0,500 6 0,557 4 PKART 0,619 1 0,691 1 0,728 1 0,682 1
Sonuçlar incelendiğinde PKART şirketinin 2007-2010 döne-minde en iyi performansı gösteren şirket olduğu görülmektedir.
2007 yılında LOGO, 2008 yılında KAREL, 2009 yılında ARENA ve 2010 yılında ise KAREL şirketlerinin 2. sırada yer aldığı anlaşılmak-tadır. 3.sırada ise yıllar itibariyle sırasıyla ARENA, LINK, DATAGATE ve ARENA şirketlerinin yer aldığı görülmektedir. KAREL ve ARENA şirketlerinin istikrarlı olarak iyi bir performans gösterdikleri görül-mektedir.
Her yıl en kötü performansı gösteren bir şirket olmamakla bir-likte, ESCOM şirketinin ilk yıllarda düşük performansına rağmen son yıllarda finansal performansını artırdığı görülmüştür. LINK ise 2007 yılında en düşük performansa sahipken, 2008 yılında atağa geçerek iyi bir performans yakalamış, ancak bu durumu koruyama-yarak diğer yıllarda tekrar düşük performans göstermiştir. LOGO 2007 yılında iyi bir performansa sahipken, ilerleyen yıllarda perfor-mans sıralamasında en alt sıralarda yer almıştır.
Bilişim şirketlerinin içinde bulundukları sektör itibariyle genelde büyük tutarlı yatırım yaptıkları bilinmektedir. Ancak yatırım harcama-larının şirkete dönüşü uzun zaman alabilmekte ya da beklenenin aksine çok düşük oranda gerçekleşebilmektedir. Örneğin LOGO şirketi 2007 yılından itibaren yaptıkları yatırımın geri dönüşünü he-men alamadıkları için 2008-2010 dönemlerinde oldukça düşük performans göstermişlerdir. Ancak 2012 yılından itibaren yatırım-lardan beklenen karlılığın gerçekleştiği finansal performanslarının arttığı görülmektedir.
SONUÇ SONUÇ SONUÇ SONUÇ
Bir işletmenin piyasada varlığını sürdürebilmesi rekabet gücü-ne ve gelişmelere değişim hızına bağlıdır. Đşletmelerin finansal oran-lar yardımıyla finansal performansının ölçülmesi ve analiz edilmesi işletmenin piyasa değerinin belirlenmesi ve karşılaştırılabilirliği açı-sından oldukça önem arz etmektedir.
Çalışmada ĐMKB’na kote bilişim sektöründe faaliyet gösteren oniki adet firmanın 2007-2010 yıllarına ait finansal performansları analiz edilmiş ve analiz yöntemi olarak çok kriterli karar verme yön-temlerinden TOPSIS yöntemi kullanılmıştır.
Analizde ilk aşamada her bir şirket için mali performanslarını belirleyecek finansal oranlar hesaplanmış ardından hesaplanan finansal oranlar TOPSĐS yöntemi ile genel şirket performansını gös-teren tek bir puana çevrilmiştir. Hesaplanan puanlar şirketlerin per-formans sıralamasında kullanılmıştır.
TOPSIS sonuçları incelendiğinde PKART şirketinin 2007-2010 döneminde en iyi performansı gösteren şirket olduğu görülmektedir. KAREL ve ARENA şirketlerinin ise istikrarlı olarak iyi bir performans gösterdikleri görülmektedir.
ESCOM şirketinin ilk yıllarda düşük performansına rağmen son yıllarda finansal performansını artırdığı, LINK şirketinin 2007 yılında en düşük performansa sahipken 2008 yılında atağa geçerek iyi bir performans yakaladığı ancak bu durumu koruyamayarak iler-leyen yıllarda tekrar düşük performans gösterdiği tespit edilmiştir. LOGO şirketinin ise 2007 yılında iyi bir performansa sahipken iler-leyen yıllarda performans sıralamasında en alt sıralarda yer aldığı gözlenmiştir.
KAYNAKÇA KAYNAKÇA KAYNAKÇA KAYNAKÇA
Akyüz, Y., Bozdoğan, T. ve Hantekin, E. (2011). “TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performansın Değerlendirilmesi ve Bir Uygulama”, AfAfAfAfyon Kocatepe Üniversyon Kocatepe Üniversyon Kocatepe Üniversyon Kocatepe Üniversi-i-i- i-tesi Đ.Đ.B.F. Dergisi
tesi Đ.Đ.B.F. Dergisitesi Đ.Đ.B.F. Dergisi
tesi Đ.Đ.B.F. Dergisi, Cilt 13, Sayı 1: 73-92.
Alptekin, N. (2009). “Türk Hisse Senedi Emeklilik Yatırım Fonlarının Çok Kriterli Performans Değerlendirmesi: TOPSIS Metodu”, Dumlupınar Üniversitesi SoDumlupınar Üniversitesi SoDumlupınar Üniversitesi SoDumlupınar Üniversitesi Sos-s-s- s-yal Bilimler Derg
yal Bilimler Dergyal Bilimler Derg
yal Bilimler Dergiiiisisisisi: 185-196.
Berk, N. (2010). Finansal YönetimFinansal YönetimFinansal Yönetim, Türkmen Kitabevi, 10. Baskı, Đstanbul. Finansal Yönetim Bülbül, S. ve Köse, A. (2009). “Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının
Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, 10. Ekonometri 10. Ekonometri 10. Ekonometri 10. Ekonometri ve Đstatistik
ve Đstatistik ve Đstatistik
ve Đstatistik SempozyumuSempozyumuSempozyumu, Atatürk Üniversitesi, Erzurum: 1-23. Sempozyumu
Büyük Larousse (1986). Sözlük ve Ansiklopedisi, Đstanbul, Milliyet Gazetecilik Yayınları.
Çonkar, K., Elitaş, C. ve Atar, G. (2011). “ĐMKB Kurumsal Yönetim Endeksi’ndeki (XKURY) Firmaların Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Ölçümü ve Kurumsal Yönetim Notu ile Analizi”, Đstanbul Üniversitesi Đktisat Fakültesi Đstanbul Üniversitesi Đktisat Fakültesi Đstanbul Üniversitesi Đktisat Fakültesi Đstanbul Üniversitesi Đktisat Fakültesi Mecmuası
MecmuasıMecmuası
Mecmuası, Cilt 61, Sayı 1: 81-115.
Demireli, E. (2010). “TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama”, Girişimcilik Girişimcilik Girişimcilik Girişimcilik ve Kalkınma Dergisive Kalkınma Dergisive Kalkınma Dergisive Kalkınma Dergisi, 5:1, 101-112.
Dumanoğlu, S. (2010). “ĐMKB’de Đşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Perfor-mansının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Marmara Üniversitesi Marmara Üniversitesi Marmara Üniversitesi Marmara Üniversitesi Đ.Đ.B.F. Dergisi
Đ.Đ.B.F. DergisiĐ.Đ.B.F. Dergisi
Đ.Đ.B.F. Dergisi, Cilt 29, Sayı 2: 323-339.
Dumanoğlu, S. ve Ergül, N. (2010). “ĐMKB’de Đşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü”, Muhasebe ve FMuhasebe ve FMuhasebe ve FMuhasebe ve Fiiiinansman Dergisinansman Dergisinansman Dergisinansman Dergisi, 48: 101-111. Eleren, A. ve Soba, M. (2009). “Đşletmelerde Çok Boyutlu Preformans Ölçümü ve
Uşak Deri Sektöründe Bir Uygulama”, Uluslararası Davraz KongrUluslararası Davraz KongrUluslararası Davraz KongrUluslararası Davraz Kongresiesiesiesi, Süley-man Demirel Üniversitesi.
Ergül, N. ve Akel, V. (2010). “Finansal Kiralama Şirketlerinin Mali Performansının TOPSIS Yöntemi ile Analizi”, MÖDAVMÖDAVMÖDAV, 3: 91-118. MÖDAV
Gürsoy, C. T. (2007). Finansal Yönetim ĐlkeleriFinansal Yönetim ĐlkeleriFinansal Yönetim Đlkeleri, Doğuş Üniversitesi Yayınları, Finansal Yönetim Đlkeleri No:1.
Hwang, C., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making Methods and Multiple Attribute Decision Making Methods and Multiple Attribute Decision Making Methods and Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications
ApplicationsApplications
Applications, Springer Verlag.
Karimi, M.S., Yusop, Z. and Law, S. H. (2010). “Location Decision for Foreign Direct Investment in ASEAN Countries: A TOPSIS Approach”, International International International International Resea
ReseaResea
Kaya, A. ve Gülhan, Ü. (2010). “Küresel Finansal Krizin Đşletmelerin Etkinlik ve Performans Düzeylerine Etkileri: 2008 Finansal Kriz Örneği”, Đstanbul ÜniveĐstanbul ÜniveĐstanbul ÜniveĐstanbul Üniver-r-r- r-sitesi Đktisat F
sitesi Đktisat Fsitesi Đktisat F
sitesi Đktisat Faaaakültesi Ekonometri ve Đstkültesi Ekonometri ve Đstkültesi Ekonometri ve Đstkültesi Ekonometri ve Đstatistik Dergisiatistik Dergisiatistik Dergisiatistik Dergisi, Sayı 11: 61-89. Köse, A. ve Bülbül, S. (2009). 2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık
Sektö-rünün Finansal Performans Analizi, Uluslararası Finans Sempozyumu 2009: 259-275.
Pal, M.N. and Choudhury, K. (2009). “Exploring the Dimensionality of Service Quality: An Application Of TOPSIS in the Indian Banking Industry”, AsiaAsiaAsia Asia----Pacific Journal of Operational Research
Pacific Journal of Operational ResearchPacific Journal of Operational Research
Pacific Journal of Operational Research, Vol. 26, No. 1: 115-133.
Mangır, F. ve Erdoğan, S. (2011). “Comparison of Economic Performance among Six Countries in Global Financial Crisis: The Application of Fuzzy TOPSIS Method”, Economics, Management, and Financial MarketsEconomics, Management, and Financial MarketsEconomics, Management, and Financial Markets, Volume Economics, Management, and Financial Markets 6/2: 122-136.
Özer, A., Öztürk, M. ve Kaya, A. (2010). “Đşletmelerde Etkinlik ve Performans Ölçmede VZA, Kümeleme ve TOPSIS Analizlerinin Kullanımı: ĐMKB Đşletmele-ri ÜzeĐşletmele-rine Bir Uygulama”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü DergAtatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü DergAtatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü DergAtatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergi-i-i- i-si
sisi
si, 14:1: 233-260.
Özden, Ü.H. (2009). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının PeTürkiye’deki Mevduat Bankalarının PeTürkiye’deki Mevduat Bankalarının PeTürkiye’deki Mevduat Bankalarının Perrrrformansları Çok formansları Çok formansları Çok formansları Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Đle Analiz
Kriterli Karar Verme Yöntemleri Đle AnalizKriterli Karar Verme Yöntemleri Đle Analiz
Kriterli Karar Verme Yöntemleri Đle Analiz, Ankara: 63-64.
Özden, Ü.H. (2011). “TOPSIS Yöntemi ile Avrupa Birliği’ne Üye ve Aday Ülkele-rin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması”, Trakya Üniversitesi Sosyal BTrakya Üniversitesi Sosyal BTrakya Üniversitesi Sosyal Bi-Trakya Üniversitesi Sosyal Bi-i- i-limler Dergisi
limler Dergisilimler Dergisi
limler Dergisi, Cilt 13, Sayı 2: 215-236.
Özgüven, N. (2011). “Kriz Döneminde Küresel Perakendeci Aktörlerin Perfor-manslarının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi Atatürk Üniversitesi Atatürk Üniversitesi Atatürk Üniversitesi Đ.Đ.B.F. Dergisi
Đ.Đ.B.F. DergisiĐ.Đ.B.F. Dergisi
Đ.Đ.B.F. Dergisi, Cilt 25, Sayı 2: 151-162.
Taghavifard, M., Rostami, M. and Mousavi, Seyed M.M. (2011). “A Hierarchical Fuzzy TOPSIS Model for Evaluating Technology Transfer of Medical Equipment”, International Journal of Academic ResearchInternational Journal of Academic ResearchInternational Journal of Academic Research, Vol.3, No.3: 511-International Journal of Academic Research 519.
Taklif, A., Shokouhian, R., Arasteh, A.S. and Dalfard, V.M. (2011). “Quantifying Risk Analysis Using Database in Industrial Investment Projects by TOPSIS Method”, Indian JournalIndian JournalIndian Journal of Science and TechnologyIndian Journal of Science and Technology of Science and Technology of Science and Technology, Vol.4, No.7: 779-784. Arora, V., Nravichandran and Jain, N.K. (2011). “Dimensionality of Service
Quality and Its Critical Predictors to Customer Satisfaction in Indian Retail Banking”, Advances In ManagementAdvances In ManagementAdvances In Management, Vol. 4:10: 20-25. Advances In Management
Wang, Tien-Chin, Chang, Jui-Fang, Anh, T. N. and Chang, Wan-Tseng (2010). “Applying TOPSIS Method to Evaluate the Business Operation Performance
of Vietnam Listing Securities Companies”, International Conference on International Conference on International Conference on International Conference on Computational Aspects of Social Networks
Computational Aspects of Social NetworksComputational Aspects of Social Networks
Computational Aspects of Social Networks, Taiyuan.
Wang, Yu-Jie and Lee, Hsuan-Shih (2010). “Evaluating Financial Performance of Taiwan Container Shipping Companies by Strength and Weakness Indices”, International Journal of Computer Mathematics
International Journal of Computer MathematicsInternational Journal of Computer Mathematics
International Journal of Computer Mathematics, Vol 87, No 1: 38-52. Wu, Cheng-Ru, Lin, Chin-Tsai, Tsai, Pei-Hsuan (2008). “Financial Service of
Wealth Management Banking: Balanced Scorecard Approach”, Journal of Journal of Journal of Journal of Social Sciences
Social SciencesSocial Sciences
Social Sciences, 4:4: 255-263.
Yurdakul, M. ve Đç, Y.T. (2003). “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma”, Gazi Gazi Gazi Gazi Üniversitesi M
Üniversitesi MÜniversitesi M
Üniversitesi Müüüühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisihendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisihendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisihendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 18, No 1: 1-18. http://www.imkb.gov.tr/FinancialTables/companiesfinancialstatements.aspx (21.11.2011) http://www.kap.gov.tr/yay/ek/index.aspx (23.11.2011) http://deu.edu.tr/userweb/k.yaralioglu/Dosyaklar/TOPSISYontemi.doc (28.12.2011)
